玄枢 Quantia 是面向 A 股与 ETF 的智能量化投资工作台，覆盖多源行情采集、历史 K 线缓存、技术指标计算、K 线形态识别、筹码分布、综合选股、策略回测、模拟交易、通知与 AI 策略助手。它的目标不是做一个单点脚本，而是把数据获取、信号生成、策略验证和交易前评估串成一条可重复运行的研究流程。
当前仓库已完成 Quantia 化收尾：Python 包目录为 quantia/，前端默认请求 /quantia API 前缀，运行环境变量主前缀统一为 QUANTIA_*，数据库默认名为 quantiadb。
- 多源行情数据：支持 A 股、ETF、指数、资金流、龙虎榜、大宗交易、公告、行业与概念等数据采集（22 个爬虫模块，3 大数据源自动容错切换）。
- 历史 K 线缓存：按股票和指数维护本地增量缓存（~5000 只股票），减少重复请求并支持大批量回测。
- 技术指标计算：内置 31 组指标（MACD、KDJ、BOLL、RSI、CCI、DMI、ATR、OBV、SAR、Supertrend、TRIX、RVI 等）。
- K 线形态识别：覆盖 61 种经典形态（TA-Lib CDL 函数），可用于选股、回测和信号解释。
- 综合选股：支持基本面、技术面、资金流、人气、行业、概念、指数成份等多维条件组合。
- 策略选股：14 种内置策略（放量上涨、均线多头、停机坪、海龟交易、GPT 综合选股、趋势回调、超跌反弹、突破确认等）。
- 策略回测：提供单策略、组合策略、批量回测、收益分布、时间序列和买卖配对分析。
- 自定义综合指标：多维因子归一化打分 + 硬规则 AST 沙箱 + 风险模拟器 + 动态股票池。
- 选股验证中心：策略对比、买卖点优化、策略融合（v2 五维加权/投票/条件树/轮动）、因子实验室。默认验证模板推荐
m1_auto_ic_m12，m1_auto_ic_m15/m1_auto_ic_m16仅作为约束实验分支。 - 模拟交易：支持纸面账户、持仓、净值曲线、执行日志和每日调度。
- 通知与 IM：提供通知配置、事件追踪、重试机制和钉钉 IM 指令确认能力。
- AI 策略助手：支持策略生成、优化、修复、会话记忆、检索增强（知识库 FULLTEXT）和工具调用。
- 用户鉴权：支持注册/登录、角色管理、邮箱验证码和操作审计。
- 前端工作台：Vue 3 + Vite + Element Plus（60 个路由页面），包含选股验证、回测看板、策略管理、模拟交易、AI 助手等。
Quantia
├── quantia/ # Python 包与服务代码
│ ├── core/ # 数据获取、指标、策略、回测、综合指标等核心逻辑
│ ├── job/ # 数据采集、缓存更新、分析与调度任务
│ ├── web/ # Tornado 后端服务（128 个 API）与生产静态资源
│ ├── fontWeb/ # Vue 3 前端源码，Vite 开发服务（60 个页面）
│ ├── lib/ # 数据库、配置、日志、AI 基础库
│ ├── paper_trading/ # 模拟交易引擎与调度器
│ ├── ai_decision/ # AI 策略助手（多 Provider、检索增强）
│ ├── notification/ # 通知服务与渠道实现（钉钉）
│ ├── im/ # IM 指令系统（钉钉回调）
│ ├── auth/ # 用户鉴权与角色管理
│ ├── live/ # 实盘交易执行器
│ └── trade/ # 交易机器人框架
├── cron/ # Linux 定时任务脚本（9 个脚本 + 公共库）
├── document/ # 设计文档、开发计划、专题说明
├── docker/ # Docker 部署相关文件
├── tests/ # 后端和集成测试（81 个测试文件）
├── QUICKSTART.md # 快速启动说明
└── PROJECT_DOCUMENTATION.md # 更完整的项目说明
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txtLinux/macOS:
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt复制 .env.example 为 .env，按实际环境修改数据库配置：
QUANTIA_DB_HOST=127.0.0.1
QUANTIA_DB_USER=root
QUANTIA_DB_PASSWORD=your_password_here
QUANTIA_DB_DATABASE=quantiadb
QUANTIA_DB_PORT=3306说明：新项目默认使用 quantiadb。已有部署需要保留原有库时，可显式设置 QUANTIA_DB_DATABASE 指向实际数据库名。
Windows:
$env:PYTHONPATH = (Get-Location).Path
python quantia\web\web_service.py或使用脚本：
cd quantia\bin
.\run_web.bat默认访问地址：
http://localhost:9988/
cd quantia\fontWeb
npm install
npx vite --host=127.0.0.1当前 Vite 配置默认端口为 3000，并代理后端接口到 http://localhost:9988：
http://127.0.0.1:3000/
Invoke-WebRequest http://127.0.0.1:9988/robots.txt
Invoke-WebRequest http://127.0.0.1:9988/quantia/api/auth/me
Invoke-WebRequest http://127.0.0.1:3000/
Invoke-WebRequest http://127.0.0.1:3000/quantia/api/auth/me/quantia/api/auth/me 在未开启鉴权时会返回类似：
{"ok": true, "data": {"enabled": false, "username": null, "role": null}}cd quantia\job
python fetch_data_job.py指定日期：
python fetch_data_job.py 2024-06-15cd quantia\job
python execute_daily_job.py日期范围：
python execute_daily_job.py 2024-01-01 2024-01-31cd quantia\job
python kline_cache_daily_job.pycd quantia\job
python analysis_daily_job.pypytest tests前端测试：
cd quantia\fontWeb
npm test- 首页仪表盘：市场概览和快捷入口。
- 股票数据：实时行情、ETF、指数、分红配送、龙虎榜、大宗交易、涨停原因、早盘/尾盘抢筹。
- 资金流向：个股、行业、概念资金流向分析。
- 技术指标：31 组指标图表展示与买卖信号。
- K 线形态：61 种形态识别与个股匹配。
- 策略选股：14 种内置策略选股结果，支持参数自定义。
- 回测看板：跨策略总览、单策略明细、收益分布、时间序列、买入卖出配对。
- 策略管理：内置策略模板、自定义策略代码、组合回测、回测对比和任务结果查看。
- 选股验证中心：策略对比、买卖点优化、策略融合（v2 五维）、因子实验室。默认因子验证模板用
m1_auto_ic_m12，m1_auto_ic_m15/m1_auto_ic_m16只作约束实验对照。 - 自定义指标：综合指标 CRUD、归一化打分、硬规则、回测、关注榜和 K 线叠加序列。
- 模拟交易：纸面账户创建、运行、持仓、执行日志、净值对比和策略代码编辑/回测。
- AI 策略助手：策略生成、会话、修复、优化、智能体管理和知识库检索。
- 通知与 IM：通知配置、事件追踪、钉钉回调和指令确认。
- 系统设置：用户管理、操作审计、实盘交易配置。
前端在桌面端布局完全保持原状的前提下增加了响应式适配，手机和平板可直接打开 http://<server>:9988 浏览。
支持的浏览器（2025–2026 主流版本）：
- iOS 16+ Safari / 微信内置 WebView / QQ 内置 WebView
- Android 11+ Chrome 108+ / 微信 X5（TBS ≥ 6013）/ 华为 Petal / 小米 / vivo / OPPO / 三星 Internet（Chromium 100+）
- 桌面 Chrome / Edge / Firefox / Safari 当前-2 版本
断点（与 Element Plus / Bootstrap 5 对齐）：
| 断点 | 宽度 | 设备 |
|---|---|---|
xs |
< 576 | 手机竖屏 |
sm |
≥ 576 | 手机横屏 / 小平板竖屏 |
md |
≥ 768 | 平板竖屏 |
lg |
≥ 992 | 桌面（项目原始布局） |
xl |
≥ 1200 | 大桌面 |
xxl |
≥ 1600 | 超宽屏 |
移动端体验要点：
- 主导航在
< 992折叠为汉堡菜单 + 抽屉，桌面保持顶栏。 - 所有弹窗
width统一用 CSSmin(<desktop>px, 92vw)，避免移动端溢出。 - AI 聊天抽屉 / Agent / Model 选择器在手机上改为底部 sheet（
el-drawer direction="btt"）。 - 登录 / 注册接入
useVirtualKeyboard（基于visualViewport），Android 软键盘弹起时聚焦输入框自动滚到可视区。 - 长代码块
pre用pre-wrap + word-break: break-word，移动端不会横向溢出。
紧急强制桌面端：
- 浏览器侧：在 DevTools 控制台执行
localStorage.setItem('quantia.forceDesktop', '1')后刷新。 - 服务端侧：启动
web_service.py时设置环境变量QUANTIA_FORCE_DESKTOP=1，会在<html>上注入data-force-desktop，前端短路所有移动端样式。
Quantia 通过 .env、系统环境变量和代码默认值读取配置。常用变量包括：
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
QUANTIA_DB_HOST |
127.0.0.1 |
MySQL 主机 |
QUANTIA_DB_USER |
root |
MySQL 用户 |
QUANTIA_DB_PASSWORD |
空 | MySQL 密码 |
QUANTIA_DB_DATABASE |
quantiadb |
数据库名 |
QUANTIA_WEB_PORT |
9988 |
后端服务端口 |
HIST_DATA_DEFAULT_YEARS |
10 |
默认历史数据年数 |
QUANTIA_FORCE_FETCH |
0 |
强制执行数据获取 |
QUANTIA_FORCE_KLINE_CACHE |
0 |
强制执行 K 线缓存更新 |
QUANTIA_FORCE_ANALYSIS |
0 |
强制执行分析任务 |
QUANTIA_AUTH_ENABLED |
false |
是否启用鉴权 |
数据库配置变量为 QUANTIA_DB_*，默认库名为 quantiadb。
- 当前代码包名为
quantia。 - 当前后端 API 主前缀为
/quantia。 quantia/fontWeb/dist/与quantia/web/static/是生产静态资源相关目录，修改前端源码后需要按部署方式同步构建。cache/、quantia/log/、__pycache__/、node_modules/、.pytest_cache/等生成物不应提交。- 涉及数据库、任务调度、交易和通知的改动应优先补充测试或至少做启动验证。
- 品牌名称：玄枢 Quantia
- 后端框架：Tornado（128 个 API 路由，18 个 Handler 模块）
- 前端框架：Vue 3 + Vite + Element Plus（60 个路由页面）
- 数据库：MySQL / MariaDB
- 主要语言：Python、TypeScript、Vue
- 测试覆盖：81 个测试文件，1700+ 测试用例
- 默认后端端口：
9988 - 默认前端开发端口：
3000 - 数据源：东方财富 → 腾讯财经 → 新浪财经（22 个爬虫模块）
- 定时任务：9 个 cron 脚本（盘中快照 × 6、数据获取、K 线缓存、分析、模拟交易、综合指标、AI 知识库、月度清理）
本仓库已作为 Quantia 新项目重新整理提交历史，并完成代码包、API 主前缀、运行环境变量和默认数据库命名迁移。后续如果需要，可以继续推进：
- 更新 Docker 镜像、服务名和生产部署路径中的剩余兼容命名。